我有一个pandasDataFrame，其中每个单元格都包含一个python字典。>>>data={'Q':{'X':{2:2010},'Y':{2:2011,3:2009}},'R':{'X':{1:2013}}}>>>frame=DataFrame(data)>>>frameQRX{2:2010}{1:2013}Y{2:2011,3:2009}NaN我想用一个空的字典替换NaN，以获得这个结果:QRX{2:2010}{1:2013}Y{2:2011,3:2009}{}但是，因为fillna函数不是将空字典解释为标量值，而是解释为列-->值的映射，所以如果我只是这样做，它什么也不做(
题目：基于Transformer的无监督心电图（ECG）信号异常检测摘要 异常检测是数据处理中的一个基本问题，它涉及到医疗感知数据中的不同问题。技术的进步使得收集大规模和高度变异的时间序列数据变得更加容易，然而，为了确保一致性和可靠性，需要复杂的预测分析模型。随着收集数据的规模和维度的增加，深度学习技术，例如自编码器（AE）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆（LSTM），受到越来越多的关注，并被认为是最先进的异常检测技术。最近，基于Transformer架构的发展被提出作为改进的注意力机制的知识表示方案。我们提出了一种无监督的基于Transformer的方法来评估和检测心电图（
我目前正在研究一些信号处理(使用scipy)，但我遇到了一个奇怪的问题，无法弄清楚哪里出了问题。也就是说，我正在从.wav文件中读取一些音频数据，但在进一步处理之前必须重新采样。该信号有超过500,000个样本。现在，scipy.signal.resample仅在其中一个channel上就需要10多分钟。好吧，我想，这可能是正常的，因为有很多样本。然而，然后我决定用1,000,000个样本对另外两个“信号”(即随机生成的数字数组和零数组)进行实验，并对这些信号进行重新采样。奇怪的是，这种情况下的重采样只需要几毫秒，所以大小显然不是问题。我的最终实验是从我的原始信号中提取零点(大约有50
当涉及到nan和zeros时，我注意到numpy.dot中存在不一致的行为。有人能理解它吗？这是一个错误吗？这是否特定于dot函数？我正在使用numpyv1.6.1，64位，在linux上运行(也在v1.6.2上测试过)。我还在32位Windows上的v1.8.0上进行了测试(所以我无法判断差异是由于版本、操作系统还是arch造成的)。fromnumpyimport*0*nan,nan*0=>(nan,nan)#makessense#1a=array([[0]])b=array([[nan]])dot(a,b)=>array([[nan]])#OK#2--addingavaluetob
下面的程序非常简单:它每半秒输出一个点。如果它收到一个SIGQUIT，它会输出十个Q。如果它收到一个SIGTSTP(Ctrl-Z)，它会输出十个Z如果它在打印Q时收到一个SIGTSTP，它会在完成十个Q后打印十个Zs。这是好事。但是，如果它在打印Z时接收到SIGQUIT，则无法在它们之后打印Q。相反，它仅在我通过KeyboardInterrupt手动终止执行后才将它们打印出来。我希望在Z之后立即打印Q。这发生在使用Python2.3时。我做错了什么？#!/usr/bin/pythonfromsignalimport*fromtimeimportsleepfromsysimportstd
我有一个独立变量值的一维数组(x_array)，它与具有多个时间步长的3Dnumpy空间数据数组(y_array)中的时间步长相匹配。我的实际数据要大得多:300多个时间步长和高达3000*3000像素:importnumpyasnpfromscipy.statsimportlinregress#Independentvariable:fourtime-stepsof1-dimensionaldatax_array=np.array([0.5,0.2,0.4,0.4])#Dependentvariable:fourtime-stepsof3x3spatialdatay_array=np
我有以下几行代码:importmathasmt.........ifmt.isnan(coord0):print(111111,coord0,type(coord0),coord0in(None,mt.nan))print(222222,mt.nan,type(mt.nan),mt.nanin(None,mt.nan))它打印:111111nanFalse222222nanTrue我很迷茫...有什么解释吗？Python3.6.0、Windows10我对Python解释器的质量有坚定的信心......而且我知道，每当计算机看起来出错时，实际上是我弄错了......那我错过了什么？[编辑
目标是通过将一列中的所有值设置为NaN来维护两列之间的关系。具有以下数据框:df=pd.DataFrame({'a':[np.nan,2,np.nan,4],'b':[11,12,13,14]})ab0NaN1112122NaN133414维护从a列到b列的关系，其中更新所有NaN值导致:ab0NaNNaN12122NaNNaN3414实现所需行为的一种方法是:df.b.where(~df.a.isnull(),np.nan)有没有其他方法可以维持这样的关系？ 最佳答案 您可以在NaN行上使用mask。In[366]:df.mask
我想知道是否有一种干净的方法来处理numpy中的nan。my_array1=np.array([5,4,2,2,4,np.nan,np.nan,6])printmy_array1#[5.4.2.2.4.nannan6.]printset(my_array1)#set([nan,nan,2.0,4.0,5.0,6.0])我原以为它最多应该返回1nan值。为什么它返回多个nan值？我想知道我在一个numpy数组中有多少个唯一的非nan值。谢谢 最佳答案 您可以使用np.unique结合isnan来查找唯一值以过滤NaN值:In[22]:
我有一个包含月度数据的pandas数据框，我想为其计算12个月的移动平均值。但是，一月份每个月的数据都丢失了(NaN)，所以我正在使用pd.rolling_mean(data["variable"]),12,center=True)但它只给了我所有的NaN值。有没有一种简单的方法可以忽略NaN值？我知道在实践中这将成为11个月的移动平均线。dataframe有其他包含1月份数据的变量，所以我不想只丢弃1月份的列并计算11个月的移动平均数。 最佳答案 有几种方法可以解决这个问题，最好的方法取决于1月份的数据是否与其他月份的数据存在系统
